高精地 交通事 交通流 驾驶行 安全 分 边缘计算应用 信号控制优化 诱导信息生 成 安全警告信息生成 视觉智能识别 雷达视频融 合 车道控制器 可变标志 RSU 边 云 ' 1 、 Al 全域感知与数据采集系 统 2 、智能交通信号控制系统 3 、交通违法智能抓拍与预警系 统 4 、突发事件检测与应急响应系 统 5 、行人与非机动车安全保障系 统处理，获取可用的道路交通 信息。但无法识别位置信息。 激光雷达 ■ 核心功能 口全维度数据采集：实时获取车辆 ( 车速、轨迹、车牌 ) 、行人 ( 位置、过街状 态 ) 、非机动车 ( 车道占用、行驶方向 ) 、环境 ( 天气、路面状态 ) 、设施 ( 信号灯灯色、标志完整性 ) 的动态与静态数据； 口数据预处理与清洗：过滤传感器噪声 ( 如雨天摄像头反光干扰 ) 、剔除无效数 、运行状态：实时车速、加速度。行驶方向、车道位置、车头时距、轨迹坐标 4. 行为特征：违法行为、变道意图、停车状态、避让行为 1 . 位置与状态：实时坐标、行走方向、移动速度、停留时长 2. 行为特征：违法行为、过街状态、群体属性 3 、特殊属性：是否为弱势行人 ( 老人、儿童、视障人士等 ) 1 . 类型与属牲：车辆类型、车身颜色、载人 / 载货状态 合规性 2. 运行状态：实时车速、行驶方向、车道位置、轨迹 3.

................................. 122 4.19 有遮挡的十字路口交叉碰撞预警场景参考架构 ..................... 127 4.20 行驶车道建议场景参考架构 ..................................... 132 4.21 交通拥堵提醒场景参考架构 ............................. ......................... 184 4.31 绿波车速引导场景参考架构 ..................................... 189 4.32 公交车道共享场景参考架构 ..................................... 195 5 总结 ........................................ 2. 9 交通 管控智能部门-交通信号 管控需求图》 Stk2.10 潮汐车道管理需求 10 《附录 A.2. 2. 10 交 通管控智能部门-潮汐车 道管理需求图》 Stk2.11 车速建议需求 5 《附录 A.2. 2. 11 交 通管控智能部门-车速建 议需求图》 Stk2.12 应急车道使用需求 10 《附录 A.2. 2. 12 交 通管控智能部门-应急车 道使用需求图》

主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策 核心要素 道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则 按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等 精度要求 道路级别 (典型精度5-10米) 按需达到车道级或更高精度 (如信号灯等关键要素位 置，<50cm) 更新频率 相对较低 要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新 服务对象 人类驾驶员 自动驾驶系统 friendly) ★ ★★ ★★★ ★★★ ★★★ 核心价值，持续提升： 提供更适合自动驾驶系统执行的路径（如车道级、 考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。 决策支撑 (规 则/拓扑) ★ ★★ ★★★️ ★★★ ★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 智驾地图与智能座舱的融合：舱驾共用一张图 10 资料来源：公开资料、泰伯智库 “一张图”的内涵 “舱驾一体”架构下，理想状态是座舱的导航显示、HMI交互（如AR导航、3D环境渲染）与 智驾系统的环境感知、定位决策（如车道级导航、路径规划）能够基于统一的地图数据源和动 态信息层。例如，腾讯地图的“智驾地图8.0”提出实现“人驾-车驾”无缝切换，共用一张图以 降低算力需求。 现状与实践 目前，多数宣称“舱驾一体

侧面盲区监测 LDW Lane Departure Warning 车道偏离预警 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 04 缩略语 英文缩写 英文全称 中文解释 LKAS/LKA Lane Keeping Assistance System 车道保持辅助系统 LCC Lane Centering Control 车道居中控制 ACC Adaptive Cruise Control 自适应巡航控制系统 自动紧急制动系统（AEB） 25 3.1.3 紧急转向辅助（ESA） 26 3.1.4 自动紧急转向（AES） 26 3.1.5 变道碰撞预警（LCW） 27 3.1.6 车道保持辅助（LKA） 27 3.1.7 车道偏离预警（LDW） 27 3.1.8 前 / 后方交通穿行提示系统（FCTA/RCTA） 28 3.1.9 车门开启预警（DOW） 28 目录 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 度。同时，算法层输出的控制指令通过平台层传递至执 行机构，形成感知、决策、执行链条。 云端服务层由地图服务、数据管理、模型训练等核心模 块构成，其特点是依托远程服务器提供全局化、高精度 服务支持。地图服务为车辆提供实时路网和车道级导航 信息，数据管理模块负责存储和处理海量行车数据，模 型训练则利用这些数据持续优化 AI 算法模型，并通过 OTA 向车端推送迭代版本。该层与车端算法层紧密联 动，模型训练结果通过算法更新提升车辆智能化水平，

检测器  路口管线情况  通讯类型 路口静态信息调查过程中，应遵循以下原则：  道路名称要标准（以路牌和地图为依据） 66  信号灯信息要分类：机动车灯——圆灯、箭头灯、二次灯、 车道灯、出入口灯，非机动车灯、行人灯等。  信号机类型要具体到型号，如 T200，ZL500，VA2000 等。  检测器要分出入口。  路口主过街和连接信号机的管线要标明根数。  填写规定表格（含电子表格）。 口放行方法来解决。 ② 交通连续原则 交通连续原则即保证大多数人在交通活动过程中，在时间、空 间、交通方式上不产生间断。例如在交通渠化方面，路段上的行车 道要对应着路口直行导向车道，以保证直行车流不变换方向；路口 进口导向车道要对应出口车道，以保证车流通过路口连续；信号灯 74 实现绿波带，以保证车流通过整条道路时间上连续；公交站与地铁 站建在一起，以保证换乘连续等等。连续搞得好，行人流量可以减 移一部分给非拥堵路口，即为交通负荷均分，关键在于转移多少交 通压力（即程度）和转移到哪里去合适（即作用点），这是优化工 作的重点。用一段话来概括，即在交通流空间分布上要做到控密补 稀，在时间分布上要做到削峰填谷，一般采用调配时、调车道、调 流向、调禁限车种等手段，逐步实施。 ④ 交通总量削减 也叫交通总量控制。当一个路网总体交通负荷接近于饱和时， 75 已没有交通压力转移的余地，可以采取总体禁限部分车种行驶，来 削减

赋能精细化、精准化的道路交通管理警务，实现道路交通供需动态 匹配、通行效率大幅提升、人车安全更有保障、管理能力智慧成长 这一总体目标。IDPS 系统具体功能如下： 路网可计算：通过路网的可计算能力，进行车道转向规则、设施 设备逻辑关联等分析，解析当前路网基本通行能力和承载能力，掌 62 握交通静态运行底数；构建身份检测体系，获取具有统一标准的身 份检测数据，以精准掌握个体出行规律为基础，实现交通运行规律 门新近出台的有关交通信号控制系统的各类标准，严格按照相应标 准要求来进行相应的建设工作。 4.3.2 交通违法行为监测系统需求分析 在路口和路段建设交通违法行为监测系统，对闯红灯、违法掉头 不按导向车道方向行驶等违法行为进行监测记录，实时回传交通违 法数据到平台，违法数据从视频专网通过安全边界同步至公安网。 有效遏制高新区内道路交通违法行为，对事故预防和规范道路交通 秩序起到重要作用。 4 交通诱导、交通信息服务等提供流量数据支撑，是实现这些系统功 能的基础。本项目建设主次干路信控路口的交通流信息采集设备， 78 为交通信息服务、交通诱导服务、交通信号控制系统提供实时的转 向流量、车道流量、进口道流量、排队长度、交通事件等数据，是 提升高新区交通管理水平、交通服务水平的必备条件。 4.3.4 交通视频监控系统需求分析 通过分析高新区现状交通视频监控系统现有问题，根据已建各点

智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 节点通常出现在在道路网络的交叉口。当道路分叉时，以及当永 久车道数量发生变化时，节点必须存在。然而，为了方便起见，节 点可以存在于任何地方。重要的是要注意，当待转区 turn pockets 开 始/结束时不需要节点，因为它们不被认为是永久的车道。 总之，在以下情况节点将被虚拟地放置到道路网络上： 1、在交叉口。 2、当道路分叉时。 3、在路的尽头。 链路是两个节点之间的连接。链路表示街道，道路，高速公路， 铁路或人行道段。应当注意，每个链路具有恒定数量的永久通道， 但也可能具有可变数量的转向车道转向专用道 s。链路可以是双向车 道，其将允许车辆进入对面的车道。如果指定了两条链路，均是单 73 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 向车道，则禁止通过。链路还包含车辆的速度信息。 链路表包含描述全部链路特征的所有数据。每个链接都有一个唯 一的标识符和一组描 一的标识符和一组描述链接的属性，如表链路表。它们包括链路连 接的节点，链路类型，永久通道数，等级，容量等。应该记住，一 个链路应该具有至少一个方向的永久通道，并且在存在转向车道 a 转向专用道每个方向上具有至少一个永久通道。链路的编码长度不 应大于其端点之间的距离的 50％。此外，链路的长度不能非常小。 在不使用高级编码技术的条件下，微观仿真器将难以模拟小于 123 英尺长的连续链路。 表大数据资源整合存储子系统

车牌识别一体机_Uface-LPVL2N02 车牌识别 车牌识别一体机_Uface-LPVL2N01 车检器 地感线圈车检器 地感线圈_Uface-VD4E0001 车道雷达 车道雷达 车道雷达_Uface-RD000001 车道闸_Uface-CGZI0001 车道闸_Uface-CGZI0002 终端服务器 终端服务器 终端服务器_ICWT4002 VR事故体验（基础套餐） VR安全教育设备_01 VR基础版55寸套装 施工升降机安全监测 现场降尘与自动 降尘 扬尘噪声实时监 测系统 智能安全帽 智慧软件平台 8 危大工程预警系 统 实名制监控管理 系统 智能工况分析 车牌识别 车道闸 扬尘噪声监测仪 车道闸 企 业 简 介 2014.03 宇泛智能成立 2016.10 Uface 发布 2017.01 Uface 量产 2017.11 获 A 轮融资 2018.01 集成双目防伪算法的

M8泊车灯语，与智驾融合， 让汽车会说话 泊车灯语 问界M8/M9、极氪X9、享界S9等系列车型的智能车灯打造户 外KTV、巨幕影院、互动游戏等，让整车成为户外娱乐中心 哨兵模式 M9照明光毯，精准贴合车道， 帮助识别风险，提升行车安全 ES8/EC7 HDPL，配合激光雷 达，精准防眩目，保障安全 2025年智能车灯产业发展趋势回顾 -5- 趋势九：后排共享大屏会在中大车型中占据主流，成为标配 目标物类图标 贴合度 车道线类图标 贴合度 巡航/导航类图标 贴合度 眼点 a)方向级指示： 指引箭头或规划轨迹指明目标行进方向，无误导。 b) 道路级贴合： 1) 指引箭头：箭头指向目标道路延伸方向，首尾延长线与目标道路相交， 无误导； 2) 规划轨迹：轨迹起点位于本车前方，落点贴合于目标道路范围，无误导。 c) 车道级贴合： 1) 指引箭头：箭头指向目标车道延伸方向，首尾延长线与目标车道相交， 长线与目标车道相交， 无误导； 2) 规划轨迹：轨迹起点位于本车前方，落点贴合于目标车道范围，无误导。 注：根据《轻型汽车前方视野辅助系统技术要求及试验方法》国家标准，“增强现实功能”指成像介质为前挡风玻璃且未自带成像介质的 FVA系统，将导航指引、行车规划、安全警示等信息的虚像投射于驾驶员前方视野并与现实环境实时叠加、对齐的功能。 -9- 趋势三：随着L3级自动驾驶的加速到来，AR

汽标委 C-NCAP IMT2020（5G）推 进组 C-V2X 工作组 Euro-NCAP 1 前向碰撞预警 无 无 CCRs-FCW 无 无 2 无 无 无 无 无 3 无 EBW-同车道 行驶 无 无 无 4 无 无 CCRH（高速行驶） 无 无 8 / 32 表 1 安全类预警应用列表 5 交叉路口碰撞预 警 无 ICW-左侧来车 SCP SCPO 无 6 无 ICW-右侧来车 10 紧急制动预警 EBW- multiple vehicles 无 无 无 无 11 异常车辆提醒 无 AVW-同车道 无 无 无 12 无 AVW-临近车 道 无 无 无 13 车辆失控预警 无 CLW-同向车道 无 无 无 14 无 CLW-对向车道 无 无 无 15 道路危险状况提 示 无 无 无 无 Local Hazards 16 限速预警 无 无 无 无 Advanced 5.1.2 场景描述及参数定义 前向碰撞预警（FCW）——高速度差追尾场景描述为： 1） TxV（在 C-NCAP 中也称为 GVT）与 RxV（在 C-NCAP 中也称为 VUT）处于同一车道， 中间存在其它车辆遮挡。 2） TxV 处于静止状态，一直发送 BSM 消息。 3） RxV 接收到 TxV 发送的 BSM 消息。 4） RxV 通过 V2X 应用判断，识别与 TxV 存在碰撞风险。